河南省农业碳排放动态变化及预测研究

基于农业生产中翻耕、灌溉、化肥、农药、农膜和农用柴油等6个方面碳源,测算了河南省1993—2015年的农业碳排放量及排放强度。结果表明:河南省农业碳排放总量整体呈上升趋势,碳排放总量由1993年的347.09×10~4 t增加到2015年的874.59×10~4 t,年均增长4.32%,总体上呈"高速-中速-低速"三阶段演化特征。农业碳排放强度从1993年的每公顷484.11 kg增加到2015年的每公顷1 073.21 kg,年均增长3.72%。河南省农业碳排放总量与经济发展呈典型的倒"U"型曲线关系,且开始出现拐点,但不明显。灰色预测模型显示,2016—2020年,河南省农业碳排放总量将由1 002.85×10~4 t增加到1 184.01×10~4 t。建议河南省采取有效措施,实现农业碳减排。     

江苏省种植业碳排放的测算及达峰分析

在实现“碳达峰、碳中和”的目标背景下，明确农业温室气体排放现状，模拟预测峰值，为促进江苏省农业低碳减排提供科学依据。基于农业物资投入和农田土壤利用2类碳源，采用IPCC碳排放系数法和清单法综合测算江苏省1990—2020年间种植业碳排放量，运用Tapio脱钩模型对农业碳排放量与农业经济增长的脱钩关系进行分析，并根据灰色预测模型GM(1,1)对2021—2060年碳排放量进行预测。结果表明：(1)2020年江苏省种植业碳排放为1 999.53万t, 1990—2020年间呈现先增加后降低再增加然后趋于平稳的趋势；种植业碳排放主要来源于农田土壤利用，农田土壤利用碳排放占比为77.73%～86.95%,农资投入碳排放占比为13.05%～22.27%;(2)化肥是农资投入碳排放源中最主要的排放源，其占比为69.15%～79.20%,其次是农药和农膜，农机、灌溉、翻耕占比均较低；(3)水稻是农田土壤利用排放源中最主要的排放源，其占农田土壤利用碳排放的79.76%～87.23%,其次是小麦和蔬菜，大豆、玉米、棉花占比均较低；(4)脱钩关系以弱脱钩和强脱钩为主，表明随着种植业生产总值的提高，农业种植...     

基于农业投入的重庆农业碳排放时序特征及减排措施研究

农业越来越成为世界上碳排放的主要来源之一,已引起全世界的高度关注。基于农业投入的化肥、农膜、农药、用电量以及柴油5个方面碳源,测算了重庆市1996—2010年近15a的农业碳排放,结果表明:(1)近15a,重庆市农业投入的碳排放呈明显增长趋势,农业投入碳排放总量增长分为三个阶段:增长率下降的缓慢增长阶段、环比增长起伏的波动增长阶段和迅猛增长阶段。(2)近15a,重庆市农业投入的碳排放强度处于明显增长阶段,增长率达到120.32%;2007年以后碳排放环比增长与碳排放强度环比增长趋于吻合。(3)近15a,农业生产中化肥使用导致的碳排放在整个农业投入的碳排放中始终占据绝对支配地位,但呈下降趋势。农村用电碳排放所占比例仅次于化肥使用的碳排放,且呈增加趋势,由1996年的22.1%增加到2010年的38.69%。农膜、农药、农用柴油的使用导致碳排放量增加,但是在全年当中所占比例基本稳定。最后,立足研究结论,提出了未来重庆农业减排的措施,以期为重庆低碳农业发展提供借鉴和参考。     

基于投入视角的农业碳排放与经济增长的脱钩效应分析——以河南省为例

基于农业生产中的6个方面测算了河南省1993—2014年的农业碳排放量和排放强度。22年来河南省农业碳排放总量由1993年的495.12万t增加到2014年的1 704.13万t,年均增长6.12%,总体上呈"高速—低速—高速—低速"四阶段演化特征,农业碳排放强度从1993年的720.60kg/hm~2增加到2014年的2 080.23kg/hm~2,年均增长5.28%。河南省农业碳排放总量与经济发展呈典型的倒"U"型曲线关系,且开始出现拐点,但不明显。农业碳排放总量的组成结构随时间变化,从平均占比情况来看碳排放组成依次为农村用电、化肥、农膜、农药、农用柴油和翻耕。运用Tapio脱钩模型计算了河南省农业碳排放的脱钩弹性系数,结果显示,2004年前农业碳排放与农业经济发展的脱钩关系呈现弱脱钩、扩张负脱钩、扩张连接和强负脱钩4种弹性特征并存,2004年后以弱脱钩为主导,占比81.82%,说明近年来河南省在农业碳减排方面取得了一定成效,未来河南省还须采取措施,从根本上实现农业碳排放与农业经济增长脱钩。     

河南种植业碳排放时空特征、脱钩效应及其驱动因素

基于2001-2021年河南省以及18个地市历年农资投入和农作物种植两大类碳源,构建种植业碳排放测算体系,评估研究期内河南省种植业碳排放量,分析省域种植业碳排放空间格局;运用Tapio脱钩模型探讨河南省种植业碳排放量与经济发展之间的相互作用,并通过LMDI模型探究种植业碳排放的主要驱动因素。结果表明：（1）河南省种植业碳排放量呈现先上升后下降的趋势,碳排放强度整体呈现逐年递减趋势;（2）农用化肥是种植业碳排放最主要的排放源;（3）河南省种植业碳排放量逐渐呈“南部高,北部低”的特点;同时,各地市的种植业碳排放强度均为递减态势,空间差异也逐步减小;（4）研究期内仅出现强负脱钩、弱脱钩、扩张负脱钩和强脱钩四种脱钩特征;（5）经济增长和城镇化水平对种植业碳排放具有正向影响,生产效率、生产结构和劳动力规模则表现出负向影响。未来应加强创新引领、坚持分类施策并优化种植结构,以实现河南省种植业低碳化高质量发展。     

南京都市农业农地利用碳排放测算及趋势预测

[目的]测算南京市都市农业农地利用碳效应,为发展都市农业的其他城市提供可借鉴的低碳经验。[方法]基于化肥、农药、农膜、农用柴油、灌溉、翻耕6个主要方面的碳源,测算南京市1996—2014年的农地利用碳排放量,综合林地、草地、园地3个主要方面的碳汇变化特征,探索农地利用方式变化导致的碳效应。并基于灰色GM(1,1)模型预测南京市农地利用碳排放量趋势。[结果]1996—2014年南京农地利用碳排放量总体呈现"上升—波动—平稳下降"的3阶段特征,纵向来看,2005—2014年林地碳汇、草地碳汇有所下降,但变化趋势不同。横向来看,由于各区承载的城市功能不同,区域碳汇差异较大。从农地利用方式变化的碳效应来看,2000—2008年南京市因生态退耕产生碳汇呈先上升后下降的变化趋势,建设占用导致的碳排放量变化趋势呈现Z字形上升。基于灰色GM(1,1)模型采用等维递补预测方法,预计到2020年该市农地利用碳排放量为1.11×105 t。[结论]南京市农地利用碳排放的变化趋势与经济发展和都市农业发展进程密切相关。林地、草地面积的减少降低了原本不高的碳汇效应,并且由于经济发展与城市建设需要,持续上升的建设占用碳排放对南京市碳效应影响巨大。     

我国农业碳排放强度与农业经济空间相关性研究

为探究我国农业碳排放强度与农业经济之间的空间相关性,选取化肥、农药、农膜、农用柴油、灌溉和翻耕作为农业碳排放源和农民人均纯收入、单位耕地面积农业GDP和谷物单产作为农业经济指标,利用空间自相关分析法,分析了我国农业碳排放强度与农业经济各指标之间的空间相关性。结果显示:2001年、2015年我国农业碳排放强度与农民人均纯收入、单位耕地面积农业GDP和谷物单产之间均为空间正相关关系。高—高和低—低聚集区较多,而低—高和高—低聚集区较少。2001—2015年农业碳排放强度变化与农民人均纯收入变化、谷物单产变化之间为空间负相关关系,与单位耕地面积农业GDP变化之间为空间正相关关系。农业碳排放强度变化与农业经济各指标变化之间LISA聚集区空间异质性突出。     

现代烟草农业的碳效应核算与分析——以陕西省烟草合作社为例

通过构建烟草农业碳效应核算体系,运用调研获取的陕西省烟草专业合作社393户烟农数据,对农户在烟草种植各个环节产生的碳排放量、碳汇量、碳效率、碳密度和碳强度等多项综合碳效应指标进行测算与分析,探究陕西省烟草农业碳效应水平,更具针对性地制定减排政策,以促进烟草农业的低碳化发展。研究结果表明：调研区域烟农种植的641.17 hm²烟田总计碳排放量为3 276.27 t,每公顷碳排放量5.11 t。其中农用能源消耗排放量最大,占碳排放总量的68.21%;其次是农资投入环节,占碳排放总量的24.88%;农业废弃物处理、农田管理以及农田耕地土壤N₂O排放所产生的碳排放量所占比重较低。各地区每公顷碳排放量由大到小依次为宝鸡、商洛、安康、汉中。调查烟田的总碳汇量为1 361.86 t,每公顷碳汇量2.12 t。通过秸秆还田、免耕、化肥与有机肥合理配施等措施引致的土壤固碳占总碳汇量的81.12%。各地区每公顷碳汇量排序为商洛、宝鸡、汉中、安康。总净碳汇量为-1 914.41 t,每公顷净碳汇量-2.99 t。研究区烟草农业总碳排放量大于碳汇量,呈现负的净碳汇效应。此外,汉中烟草专业合作社通过采取调整管理经营模式、优化农户投入结构、提高农资利用效率、改进烟草农业技术和转变农户耕作方式等措施,使其碳效率、碳强度和碳密度等综合碳效应均呈现为最优,每公顷净碳汇量最大。     

河北省农作物生产投入品碳排放变化特征

基于2010-2018年河北省农资投入、农作物产量、耕地面积和农作物播种面积等统计数据,计算河北省农作物生产投入品碳排放,分析河北省农作物生产投入品碳排放的动态变化和不同投入品碳排放所占比例,为农业生产节能减排,实现低碳农业提供理论依据。结果表明,2010-2018年河北省农作物生产投入品碳排放以2015年为转折点,呈现先上升后下降的趋势。研究期内河北省农作物生产碳排放总量、单位产量碳排放量和单位耕地面积碳排放量分别为2219万～2674万tCO₂eq、0.21～0.30tCO₂eq·t^-1和3.40～4.10tCO₂eq·hm^-2。2018年河北省农作物生产碳排放总量、单位产量碳排放量和单位耕地面积碳排放量最低,分别比最高值降低17.0%、30.0%和17.0%。化肥、农药、农膜、柴油和灌溉用电9a平均碳排放量占比分别为38.6%、2.1%、11.5%、34.7%和13.1%。化肥和柴油是最主要的农业碳排放源,占比均在30%以上。农作物生产投入品碳排放的动态变化受国家政策影响...     

农户农业生产的碳排放及其影响因素——以湖北省部分地区为例

[目的] 对农户农业生产碳排放及影响因素进行研究,以便全面理性地认识农业碳排放的问题,促进农业低碳、可持续发展。[方法] 选取湖北省武汉市黄陂、江夏区和鄂州市为研究区域,研究农户农业生产碳排放现状,测算农业生产碳排放,分析农业生产碳排放的结构特征,最后运用半对数回归模型分析碳排放强度的影响因素。[结果] ①在作物结构方面,种植水稻的碳排放总量最大,而莲藕的碳排放强度最大;②在碳排放来源方面,化肥是引起碳排放的主要原因,其次是人工投入;③在碳排放强度的影响因素方面,农户的年龄、务农年限、年均农业收入比例、耕地面积、土地质量、是否参加农业技术培训以及是否为村干部对农业生产碳排放强度具有显著的负向影响。[结论] 农业低碳发展应重视科学技术,提升农业生产补贴,提倡适度规模种植,加强农户农地保护意识以及农业技术培训等。     

江西省县域农业碳排放时空格局及影响因素分析

农业生产是碳排放的主要来源之一,在碳达峰碳中和的时代背景下,厘清区域农业碳排放现状并分析其时空变化和影响因素具有重要意义。江西省是农业大省,近几十年来农业的快速发展伴随着农业碳排放量的升高。因此基于本区域水稻种植、农资投入、土壤利用及畜禽养殖4类主要碳源,构建农业碳排放测算体系,评估2000-2020年农业碳排放量,分析县域农业碳排放空间格局及其驱动机制。结果表明：1）江西省农业碳排放量总量范围在1 098.32万～1 471.94万t;种植业碳排放强度整体呈下降趋势,范围在2.50～3.87 t/万元,畜牧业碳排放强度整体亦呈下降趋势,范围在0.76～2.03 t/万元;各碳源碳排放总量和其占农业碳排放总量的比例大小依次为：水稻种植（806.72万t,61.15%）、畜禽养殖（243.57万t,18.57%）、农资投入（237.39万t,18.02%）、农田土壤利用（29.60万t,2.26%）;2）江西省县域农业碳排放量空间特征明显,高碳排放区均集中于鄱阳湖平原地区以及吉泰盆地;农业碳排放强度空间分布由相对离散到集中在赣北地区;整体上江西省碳排放总量的重心向北移动;3）农业碳排放效...     

转换灌溉方式对农户种植决策和经济的影响——以河北省张北县为例

国内外研究表明节水灌溉技术具有田块尺度上的节水效益和对作物的增产效果。但从社会-经济-生态复合系统的角度,灌溉方式的转变是否会改变农户的种植决策和农业生产行为仍有待深入研究。本文以河北省张北县为例,通过实地调研建立了柯布-道格拉斯生产函数等模型,研究了转换灌溉方式对农户种植决策和福利的影响。结果发现,高效率的灌溉方式可以使旱作作物、低耗水作物和普通耗水作物的水分生产力提高25.0%~347.7%;但同时也促使了研究区域88.9%的农户种植用水强度更大、收益更高的经济作物,以期获得投资的回报;灌溉方式改变会影响农业生产的投入和产出,高效率的灌溉方式会增加灌溉设施建设成本（6.6%~16.2%）,增加农药投入（2~4倍）、减少劳动力投入（20.6%~59.3%）。研究结果证明转换灌溉方式后,农户作为农业生产的基本单元,在追求利润最大化的动机驱动下,会改变其种植决策和农业生产行为,从而改变农户的经济效益。本文的研究结果可为进一步深入分析节水灌溉对区域农业生产的用水影响提供科学依据。     

临沂市农田生态系统碳源/汇时空变化及其影响因素分析

依据2003-2013年临沂市农作物产量、耕地面积、农作物播种面积及农业投入等数据,对临沂市农田生态系统碳源、碳汇进行估算,分析其变化规律并探讨临沂市农田生态系统碳源、碳汇的影响因素。结果表明,2003-2013年临沂市农田生态系统的碳排放量呈现先增后减的情况;5种主要碳排放过程中,化肥施用过程中碳排放所占的比例最大;各县区碳排放量,远郊大于近郊;碳吸收、碳汇呈现增加的趋势,并具备很强的碳汇功能;小麦、玉米作为主要的粮食作物,碳吸收量远高于其他的农作物;各县区由于自然条件和发展方向的不同,碳吸收量与单位播种面积碳汇量差异较为明显。碳源、碳汇影响因素分析表明,碳吸收与小麦、玉米、水稻、花生等高产量作物、农作物总产量及农作物总播种面积显著正相关;碳排放量与农膜等农用化学品投入、农业机械等燃料动力使用和农业灌溉等显著正相关;碳汇量与碳吸收量显著正相关。     

陕西省关中地区农田生态系统碳源/汇估算

运用改进的CASA(carnegie ames stanford biosphere)模型,基于化肥、农膜、农地翻耕、农机运用4类主要碳排放,结合2010年相关遥感数据和统计数据,以县(区或市)为单元对陕西省关中地区农田生态系统碳吸收、碳排放及净碳汇进行了测算。结果表明:(1)研究区碳吸收总量约为6.44×106 t,其中6,7,8月为碳吸收高值月,12,1,2,3月为碳吸收低值月。碳吸收量高于2.0×105 t的县(区或市)分布在宝鸡市北部,咸阳市西部,渭南市中部和西南部。(2)研究区碳排放总量约为1.41×106 t,农用化肥为主要碳排放源,约占89%。碳排放量超过6.00×104 t的县(区或市)分布在渭南市中部、咸阳市中部偏南。(3)研究区净碳汇总量约为5.03×106 t,各县(区或市)净碳汇量均为正值。净碳汇总量超过2.00×104 t的县(区或市)主要分布在关中地区西北部。     

生态补偿标准对农户生产行为的影响——以云南省红河县哈尼稻作梯田为例

设计和制定针对农田面源污染的生态补偿机制,可以有效促进农田环境治理与保护。但补偿政策的效果如何,取决于农户对政策的接受程度、响应情况和实施力度。为研究不同的生态补偿标准对优化农户生产行为的影响,本文以中国云南省哈尼稻作梯田为例,将农户分为高、低海拔两个小组,建立农户多目标生产决策模型,通过设定不同补偿标准,对农户生产行为进行预测,分析了不同补偿标准对农户种植决策和福利的影响。结果表明,生态补偿激发了农户的农业生产热情,农户倾向选择更为复杂但收益更高的种植结构。随着生态补偿标准的提高,农户的种植决策对标准的敏感性逐渐降低;同时高海拔组对标准的敏感性高于低海拔组,其种植结构变化的幅度也明显高于低海拔组,其化肥农药投入强度的削减幅度大于低海拔组。当生态补偿标准达到3 000元·hm~(–2)时,水稻、玉米、套种大豆、套种玉米的面积比分别为60%、4%、18%、18%,化肥农药分别减少37%、49%、37%、44%。生态补偿标准通过改变农户的种植决策和化学品投入,最终对农户的收入产生影响:高海拔组,随补偿标准的提高,农户总收益先降后升,当补偿标准为1650元·hm~(–2)时,收益到达拐点;当生态补偿标准超过1 650元·hm~(–2)时,不仅能达到农户减施化肥农药的效果,也能保障农户的收益。但低海拔组,随补偿标准的提高,水稻、单作玉米、玉米套种大豆的总收益持续下降,农药化肥减施对总收益的影响较大,农户对生态补偿的响应也较低。总之,生态补偿对农户生产行为有明显影响,且此影响与生产环境相关。     

陕西省土地利用碳排放影响因素及脱钩效应分析

通过测算陕西省2001—2014年土地利用碳排放量,采用LMDI分解法探讨了土地利用碳排放变化的影响因素,并基于因素分解的结果构建脱钩弹性分解量化模型对经济增长和土地利用碳排放的脱钩效应进行分析。主要结论如下:（1）2001—2014年,陕西省土地利用碳排放量呈逐年递增趋势,13年间上升163%。（2）能源强度是唯一抑制土地利用碳排放增加的负效应因素,正效应因素对陕西省土地利用碳排放增加的贡献值由大到小依次为经济规模效应 > 能源碳排放强度效应 > 人口规模效应 > 土地规模效应;（3）各影响因素对土地利用碳排放与经济增长脱钩的贡献由大到小依次为经济规模效应 > 能源强度效应 > 能源碳排放强度效应 > 人口规模效应 > 土地规模效应,且能源强度效应对经济增长与土地利用碳排放脱钩状态的改善具有积极作用。研究结论有利于清晰了解土地利用碳排放影响因素及其影响经济增长和土地利用碳排放脱钩的内在作用机理,从而得出相应的碳减排政策启示。     

低碳绩效测度与动态效应研究——以山东省种植业为例

温室效应的加剧已经严重影响到人类社会的生存与发展,根据IPCC数据显示,农业温室气体占全球人为排放的13.5%,鉴于山东省农业在我国的重要地位,本文以在农业产值中占比最高的种植业为样本,对山东省低碳绩效展开研究,为山东省种植业低碳发展之路提供参考。本文在测算山东省种植业碳排放量、碳汇量、碳排放强度以及碳排放边际减排成本的基础上,运用DEA-Malmquist模型测算了种植业低碳绩效水平,接着研究了低碳驱动与约束对山东省种植业低碳绩效的动态影响效应。通过研究发现,2000年到2018年山东省种植业碳排放总量和碳汇总量年均增幅分别为0.26%和1.74%,而碳排放强度和减排成本年均降低6.12%和2.10%。低碳绩效指数增长较慢,年均增长速度为3.00%,其主要驱动来源于技术进步。低碳约束目标与低碳驱动手段是种植业低碳绩效变动的直接原因,种植业碳排放强度对种植业低碳绩效具有一定的抑制作用,低碳驱动手段对种植业低碳绩效具有正向促进作用,且低碳驱动手段对种植业的低碳绩效贡献更大。进而提出了制定种植业低碳法律法规与提升财政支持有效性的低碳发展建议。     

上海农田生态系统碳源汇时空格局及其影响因素分析

以1990—2009年上海市农作物产量、农田面积、农业投入等相关统计数据为依据,对上海农田生态系统主要碳源汇进行了测算,分析了上海农田生态系统碳源汇的时空变化特征,并探讨了农田生态系统碳源汇的影响因素。结果表明,1999—2009年上海农田生态系统碳吸收总量总体处于逐步下降趋势,且经济作物和果蔬作物碳吸收比例分别下降和上升明显;碳排放总量则呈逐步下降并趋于稳定的趋势,农用化学品投入是其主要排放源;单位面积碳吸收和排放量则一直处于波动状态。2009年上海各区县农田生态系统碳吸收量、碳排放量和单位耕地面积碳吸收量均为远郊大于近郊,而单位耕地面积碳排放量则为近郊大于远郊。碳源汇影响因素相关性分析表明,碳吸收与粮食作物和经济作物产量显著正相关,而与果蔬作物产量显著负相关;碳排放与农用化学品投入和燃料动力使用以及耕作灌溉管理均显著正相关。     

三江平原水稻生产的碳足迹评价

农田作为重要的陆地生态系统,人们在生产过程中为追求产量,往往会使用大量农药、化肥等化学物质,导致农业生产成为温室气体排放的一个重要源头。三江平原位于黑龙江省东北部,水稻作为这一地区的主要农产品,在种植过程中往往释放大量温室气体,对生态环境造成一定影响。本文在稻田温室气体排放观测研究的基础上,应用生命周期评价(LCA)方法,计算了三江平原地区水稻生产的碳足迹。结果表明,三江平原地区水稻全生命周期生产的碳足迹为0.500 8 t(CE)·t^-1,其中CH₄排放量占全部碳足迹的71.8%,N₂O排放量占全部碳足迹的8.68%,温室气体占到了全部碳足迹的80.4%,是最为主要的碳排放源。化肥和农药施用所产生的碳排放占到了总碳排放的15.6%,机械化生产过程中所消耗的柴油碳排放,仅占到了总碳排放的3.99%。因此,三江平原地区水稻生产的碳排放控制应以控制温室气体排放为主体,改变以淹灌为主的传统水稻灌溉模式,大力推广水稻节水减排灌溉新技术,配以合理的施肥技术和田间管理方式,推广低温室气体排放的水稻品种,以达到低碳排放的环境友好型水稻...     

农户禀赋对农户低碳农业生产行为的影响——基于山东省大盛镇农户调查

农业生产环节中的土壤呼吸、农药化肥的使用、农业废弃物(如农膜、秸秆等)的处理都会产生碳的排放,从而加剧温室效应,农业已成为温室气体排放的第二大来源。从农户的角度进行研究,基于理性行为、计划行为等理论和经济社会心理因素考虑,利用山东省大盛镇的农户调查数据,运用计量模型对调研数据进行了分析,通过"认知—意愿—实践"的逻辑建立4个计量模型探究农户低碳农业生产行为。结果表明:农户禀赋对低碳生产行为有着重要作用,农户对农业二氧化碳排放影响气候变化问题的认知接近一般水平,农户对低碳农业生产重要性的认知水平和对低碳农业生产意愿处于较高水平,农户对低碳农业的生产实践程度处于一般水平。